import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import plotly.io as pio
pio.renderers.default='notebook'
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Ruta 1 OUC-075
"""
'\nRuta 1 OUC-075\n'
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive/')
Drive already mounted at /content/drive/; to attempt to forcibly remount, call drive.mount("/content/drive/", force_remount=True).
%cd /content/drive/My Drive/Intercampus
/content/drive/My Drive/Intercampus
%ls
DATA-eda-CTD.xlsx 'Estadistica_estudiantes_servicio intercampus_2022.xls' EDA-Rutas.ipynb
%%HTML
<script src="require.js"></script>
# DATA
marzo = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Marzo")
marzo2 = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Marzo2")
abril = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Abril")
abril2 = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Abril2")
mayo = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Mayo")
mayo2 = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Mayo2")
junio = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Junio")
junio2 = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Junio2")
agosto = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Agosto")
agosto2 = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Agosto2")
septiembre = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Septiembre")
septiembre2 = pd.read_excel("DATA-eda-CTD.xlsx", sheet_name="Septiembre2")
marzo
| Hora | Siete7 | Ocho8 | Nueve9 | Diez10 | Once11 | Catorce14 | Quince15 | DiezSeis16 | DiezSiete17 | DiezOcho18 | VentiUno21 | VentiDos22 | VentiTres23 | VentiCuatro24 | VentiCinco25 | VentiOcho28 | VentiNueve29 | Treinta30 | TreintaUno31 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 06:20 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 23.0 | 47.0 | 29.0 | 49.0 | 38.0 | NaN | 52.0 | NaN | 52.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 1 | 06:40 | 17.0 | 50.0 | 52.0 | 43.0 | 32.0 | 2.0 | 0.0 | 0.0 | 33.0 | 0.0 | NaN | 2.0 | 48.0 | 3.0 | 51.0 | 32.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 |
| 2 | 07:00 | 2.0 | 0.0 | 3.0 | 8.0 | 4.0 | 6.0 | 20.0 | 22.0 | 13.0 | 7.0 | NaN | 10.0 | 0.0 | 15.0 | 3.0 | 8.0 | 4.0 | 7.0 | 4.0 |
| 3 | 07:20 | 2.0 | 10.0 | 11.0 | 4.0 | 12.0 | 4.0 | 12.0 | 16.0 | 17.0 | 11.0 | NaN | 7.0 | 10.0 | 7.0 | 1.0 | 14.0 | 7.0 | 10.0 | 10.0 |
| 4 | 07:40 | 7.0 | 4.0 | 8.0 | 6.0 | 6.0 | 15.0 | 22.0 | 16.0 | 18.0 | 8.0 | NaN | 12.0 | 2.0 | 12.0 | 7.0 | 6.0 | 15.0 | 11.0 | 12.0 |
| 5 | 08:00 | 8.0 | 60.0 | 8.0 | 2.0 | 9.0 | 3.0 | 4.0 | 3.0 | 2.0 | 10.0 | NaN | 8.0 | 17.0 | 8.0 | 10.0 | 12.0 | 13.0 | 13.0 | 5.0 |
| 6 | 08:20 | 0.0 | 6.0 | 3.0 | 6.0 | 5.0 | 23.0 | 31.0 | 24.0 | 4.0 | 14.0 | NaN | 29.0 | 5.0 | 25.0 | 3.0 | 1.0 | 0.0 | 1.0 | 10.0 |
| 7 | 08:40 | 24.0 | 11.0 | 32.0 | 9.0 | 23.0 | 5.0 | 19.0 | 1.0 | 29.0 | 24.0 | NaN | 16.0 | 37.0 | 8.0 | 23.0 | 36.0 | 52.0 | 52.0 | 19.0 |
| 8 | 09:00 | 22.0 | 36.0 | 16.0 | 39.0 | 17.0 | 8.0 | 14.0 | 4.0 | 12.0 | 39.0 | NaN | 11.0 | 24.0 | 10.0 | 14.0 | 28.0 | 37.0 | 24.0 | 52.0 |
| 9 | 09:20 | 9.0 | 1.0 | 10.0 | 49.0 | 12.0 | 4.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 0.0 | NaN | 50.0 | 50.0 | 52.0 | 8.0 | 24.0 | 10.0 | 4.0 | 8.0 |
| 10 | 09:40 | 16.0 | 30.0 | 31.0 | 8.0 | 15.0 | 29.0 | 20.0 | 10.0 | 18.0 | 16.0 | NaN | 5.0 | 30.0 | 12.0 | 46.0 | 31.0 | 42.0 | 21.0 | 16.0 |
| 11 | 10:00 | 8.0 | 1.0 | 17.0 | 21.0 | 23.0 | 18.0 | 15.0 | 21.0 | 10.0 | 14.0 | NaN | 12.0 | 43.0 | 9.0 | 40.0 | 12.0 | 31.0 | 36.0 | 0.0 |
| 12 | 10:20 | 6.0 | 40.0 | 9.0 | 34.0 | 6.0 | 24.0 | 24.0 | 47.0 | 19.0 | 19.0 | NaN | 41.0 | 15.0 | 37.0 | 27.0 | 24.0 | 10.0 | 0.0 | 33.0 |
| 13 | 10:40 | 21.0 | 11.0 | 36.0 | 19.0 | 42.0 | 15.0 | 6.0 | 39.0 | 26.0 | 27.0 | NaN | 15.0 | 51.0 | 21.0 | 37.0 | 13.0 | 29.0 | 43.0 | 12.0 |
| 14 | 11:00 | 29.0 | 19.0 | 38.0 | 11.0 | 32.0 | 12.0 | 11.0 | 9.0 | 52.0 | 23.0 | NaN | 10.0 | 49.0 | 20.0 | 29.0 | 35.0 | 50.0 | 52.0 | 28.0 |
| 15 | 11:20 | 21.0 | 14.0 | 12.0 | 47.0 | 9.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 0.0 | 41.0 | NaN | 32.0 | 12.0 | 44.0 | 15.0 | 8.0 | 24.0 | 10.0 | 46.0 |
| 16 | 11:40 | 29.0 | 47.0 | 28.0 | 20.0 | 16.0 | 21.0 | 28.0 | 14.0 | 12.0 | 9.0 | NaN | 19.0 | 20.0 | 19.0 | 18.0 | 22.0 | 21.0 | 22.0 | 17.0 |
| 17 | 12:00 | NaN | NaN | NaN | 50.0 | NaN | 11.0 | 30.0 | 31.0 | 20.0 | 27.0 | NaN | 22.0 | NaN | 17.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 18 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 19 | 01:20 | 49.0 | 33.0 | 32.0 | 43.0 | 31.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | 24.0 | NaN | 43.0 | NaN | NaN | NaN | 50.0 | 52.0 | 36.0 | NaN |
| 20 | 01:40 | 28.0 | 20.0 | 49.0 | 36.0 | 50.0 | 50.0 | 50.0 | 33.0 | 41.0 | 49.0 | NaN | 52.0 | 29.0 | 51.0 | 23.0 | 50.0 | 52.0 | 52.0 | 46.0 |
| 21 | 02:00 | 16.0 | 11.0 | 11.0 | 24.0 | 18.0 | 50.0 | 50.0 | 50.0 | 22.0 | 1.0 | NaN | 15.0 | 23.0 | 47.0 | 42.0 | 27.0 | 9.0 | 5.0 | 30.0 |
| 22 | 02:20 | 23.0 | 9.0 | 60.0 | 22.0 | 36.0 | 12.0 | 9.0 | 26.0 | 10.0 | 17.0 | NaN | 31.0 | 9.0 | 8.0 | 8.0 | 39.0 | 25.0 | 25.0 | 10.0 |
| 23 | 02:40 | 14.0 | 13.0 | 14.0 | 9.0 | 13.0 | 5.0 | 8.0 | 19.0 | 8.0 | 10.0 | NaN | 6.0 | 17.0 | 7.0 | 22.0 | 17.0 | 5.0 | 12.0 | 5.0 |
| 24 | 03:00 | 19.0 | 17.0 | 18.0 | 30.0 | 15.0 | 11.0 | 18.0 | 11.0 | 17.0 | 9.0 | NaN | 10.0 | 19.0 | 5.0 | 16.0 | 15.0 | 19.0 | 8.0 | 8.0 |
| 25 | 03:20 | 18.0 | 14.0 | 17.0 | 24.0 | 0.0 | 17.0 | 17.0 | 8.0 | 31.0 | 12.0 | NaN | 27.0 | 24.0 | 14.0 | 18.0 | 24.0 | 20.0 | 18.0 | 10.0 |
| 26 | 03:40 | 36.0 | 30.0 | 29.0 | 12.0 | 6.0 | 26.0 | 41.0 | 30.0 | 50.0 | 31.0 | NaN | 36.0 | 35.0 | 29.0 | 32.0 | 11.0 | 41.0 | 42.0 | 26.0 |
| 27 | 04:00 | 14.0 | 10.0 | 41.0 | 13.0 | 50.0 | 50.0 | 40.0 | 47.0 | 50.0 | 12.0 | NaN | 30.0 | 24.0 | 48.0 | 52.0 | 21.0 | 21.0 | 16.0 | 52.0 |
| 28 | 04:20 | 50.0 | 18.0 | 52.0 | 52.0 | 13.0 | 18.0 | 8.0 | 20.0 | 13.0 | 24.0 | NaN | 50.0 | 23.0 | 8.0 | 7.0 | 49.0 | 39.0 | 50.0 | 4.0 |
| 29 | 04:40 | 16.0 | 32.0 | 17.0 | 20.0 | 14.0 | 47.0 | 23.0 | 22.0 | 46.0 | 12.0 | NaN | 7.0 | 32.0 | 37.0 | 24.0 | 7.0 | 16.0 | 11.0 | 33.0 |
| 30 | 05:00 | 30.0 | 9.0 | 31.0 | 24.0 | 8.0 | 6.0 | 10.0 | 5.0 | 19.0 | 16.0 | NaN | 14.0 | 12.0 | 7.0 | 9.0 | 31.0 | 27.0 | 32.0 | 8.0 |
| 31 | 05:20 | 8.0 | 31.0 | 19.0 | 23.0 | 19.0 | 28.0 | 35.0 | 31.0 | 24.0 | 13.0 | NaN | 31.0 | 13.0 | 15.0 | 30.0 | 18.0 | 30.0 | 7.0 | 13.0 |
| 32 | 05:40 | 47.0 | 17.0 | 38.0 | 18.0 | 0.0 | 8.0 | 12.0 | 21.0 | 14.0 | 49.0 | NaN | 42.0 | 19.0 | 14.0 | 11.0 | 50.0 | 52.0 | 33.0 | 15.0 |
| 33 | 06:00 | 6.0 | 41.0 | 6.0 | 19.0 | 10.0 | 40.0 | 50.0 | 50.0 | 50.0 | 5.0 | NaN | 14.0 | 47.0 | 17.0 | 0.0 | 6.0 | NaN | NaN | 24.0 |
| 34 | 06:20 | 4.0 | 3.0 | 14.0 | 52.0 | 42.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | 50.0 | NaN | 50.0 | NaN | NaN | NaN | 18.0 | NaN | NaN | 50.0 |
| 35 | 06:40 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
marzo.columns
Index(['Hora', 'Siete7', 'Ocho8', 'Nueve9', 'Diez10', 'Once11', 'Catorce14',
'Quince15', 'DiezSeis16', 'DiezSiete17', 'DiezOcho18', 'VentiUno21',
'VentiDos22', 'VentiTres23', 'VentiCuatro24', 'VentiCinco25',
'VentiOcho28', 'VentiNueve29', 'Treinta30', 'TreintaUno31'],
dtype='object')
marzo['Hora'] = marzo['Hora'].fillna(0)
fig1 = px.box(marzo, points="all", color="Hora")
fig3 = px.pie(marzo, values='Siete7', names='Hora')
fig4 = px.bar(marzo, y="Hora", x=marzo.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Siete7':'green'})
fig4.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig5 = px.bar(marzo, x="Hora", y=marzo.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Siete7':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig1.show()
fig3.show()
fig4.show()
fig5.show()
marzoh = marzo
marzoh['Hsum'] = marzoh.sum(axis=1)
marzoh[['Hora','Hsum']]
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction.
| Hora | Hsum | |
|---|---|---|
| 0 | 06:20 | 290.0 |
| 1 | 06:40 | 521.0 |
| 2 | 07:00 | 136.0 |
| 3 | 07:20 | 165.0 |
| 4 | 07:40 | 187.0 |
| 5 | 08:00 | 195.0 |
| 6 | 08:20 | 190.0 |
| 7 | 08:40 | 420.0 |
| 8 | 09:00 | 407.0 |
| 9 | 09:20 | 447.0 |
| 10 | 09:40 | 396.0 |
| 11 | 10:00 | 331.0 |
| 12 | 10:20 | 415.0 |
| 13 | 10:40 | 463.0 |
| 14 | 11:00 | 509.0 |
| 15 | 11:20 | 491.0 |
| 16 | 11:40 | 382.0 |
| 17 | 12:00 | 208.0 |
| 18 | 0 | 0.0 |
| 19 | 01:20 | 393.0 |
| 20 | 01:40 | 761.0 |
| 21 | 02:00 | 451.0 |
| 22 | 02:20 | 379.0 |
| 23 | 02:40 | 204.0 |
| 24 | 03:00 | 265.0 |
| 25 | 03:20 | 313.0 |
| 26 | 03:40 | 543.0 |
| 27 | 04:00 | 591.0 |
| 28 | 04:20 | 498.0 |
| 29 | 04:40 | 416.0 |
| 30 | 05:00 | 298.0 |
| 31 | 05:20 | 388.0 |
| 32 | 05:40 | 460.0 |
| 33 | 06:00 | 385.0 |
| 34 | 06:20 | 283.0 |
| 35 | 06:40 | 0.0 |
fig6 = px.bar(marzoh, x="Hora", y='Hsum',title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Siete7':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig6.show()
abril
| Hora | Primero1 | Cuarto4 | Quinto5 | Sexto6 | Septimo7 | Octavo8 | DiezOcho18 | DiezNueve19 | Veinte20 | VeinteUno21 | VeinteDos22 | VeinteCinco25 | VeinteSeis26 | VeinteSiete27 | VeinteOcho28 | VeinteNueve29 | Unnamed: 17 | Unnamed: 18 | Unnamed: 19 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 06:20 | NaN | 18.0 | 34.0 | 31.0 | 31.0 | 17.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 9.0 | 43.0 | 41.0 | 25.0 | 27.0 | NaN | NaN | NaN |
| 1 | 06:40 | 52.0 | 2.0 | 0.0 | 5.0 | 7.0 | 1.0 | 36.0 | 52.0 | 52.0 | 50.0 | 40.0 | 3.0 | 2.0 | 3.0 | 3.0 | 1.0 | NaN | NaN | NaN |
| 2 | 07:00 | 5.0 | 3.0 | 18.0 | 35.0 | 13.0 | 24.0 | 4.0 | 5.0 | 4.0 | 5.0 | 4.0 | 9.0 | 24.0 | 12.0 | 14.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN |
| 3 | 07:20 | 6.0 | 2.0 | 9.0 | 4.0 | 5.0 | 10.0 | 12.0 | 19.0 | 15.0 | 17.0 | 11.0 | 2.0 | 7.0 | 14.0 | 5.0 | 10.0 | NaN | NaN | NaN |
| 4 | 07:40 | 11.0 | 29.0 | 13.0 | 9.0 | 12.0 | 18.0 | 6.0 | 8.0 | 8.0 | 13.0 | 8.0 | 27.0 | 14.0 | 11.0 | 14.0 | 8.0 | NaN | NaN | NaN |
| 5 | 08:00 | 14.0 | 9.0 | 3.0 | 2.0 | 2.0 | 9.0 | 14.0 | 12.0 | 11.0 | 9.0 | 7.0 | 5.0 | 3.0 | 15.0 | 6.0 | 5.0 | NaN | NaN | NaN |
| 6 | 08:20 | 6.0 | 24.0 | 37.0 | 31.0 | 24.0 | 15.0 | 4.0 | 5.0 | 1.0 | 0.0 | 8.0 | 30.0 | 27.0 | 17.0 | 14.0 | 19.0 | NaN | NaN | NaN |
| 7 | 08:40 | 39.0 | 21.0 | 12.0 | 7.0 | 20.0 | 5.0 | 33.0 | 29.0 | 47.0 | 34.0 | 27.0 | 10.0 | 18.0 | 0.0 | 11.0 | 3.0 | NaN | NaN | NaN |
| 8 | 09:00 | 10.0 | 11.0 | 7.0 | 13.0 | 7.0 | 12.0 | 29.0 | 52.0 | 24.0 | 29.0 | 22.0 | 14.0 | 20.0 | 11.0 | 14.0 | 8.0 | NaN | NaN | NaN |
| 9 | 09:20 | 7.0 | 30.0 | 52.0 | 44.0 | 42.0 | 37.0 | 12.0 | 10.0 | 4.0 | 17.0 | 60.0 | 28.0 | 39.0 | 25.0 | 30.0 | 23.0 | NaN | NaN | NaN |
| 10 | 09:40 | 8.0 | 19.0 | 20.0 | 9.0 | 8.0 | 28.0 | 24.0 | 40.0 | 33.0 | 40.0 | 21.0 | 0.0 | 18.0 | 12.0 | 24.0 | 11.0 | NaN | NaN | NaN |
| 11 | 10:00 | 29.0 | 32.0 | 18.0 | 15.0 | 23.0 | 16.0 | 18.0 | 24.0 | 23.0 | 12.0 | 0.0 | 12.0 | 31.0 | 16.0 | 13.0 | 19.0 | NaN | NaN | NaN |
| 12 | 10:20 | 6.0 | 60.0 | 16.0 | 33.0 | 25.0 | 14.0 | 17.0 | 27.0 | 16.0 | 16.0 | 0.0 | 25.0 | 19.0 | 27.0 | 18.0 | 20.0 | NaN | NaN | NaN |
| 13 | 10:40 | 35.0 | 8.0 | 12.0 | 21.0 | 26.0 | 6.0 | 24.0 | 18.0 | 36.0 | 37.0 | 0.0 | 56.0 | 12.0 | 0.0 | 15.0 | 14.0 | NaN | NaN | * |
| 14 | 11:00 | 32.0 | 9.0 | 9.0 | 7.0 | 18.0 | 22.0 | 27.0 | 31.0 | 41.0 | 42.0 | 0.0 | 48.0 | 19.0 | 16.0 | 12.0 | 19.0 | NaN | NaN | NaN |
| 15 | 11:20 | 18.0 | 42.0 | 31.0 | 41.0 | 13.0 | 0.0 | 16.0 | 15.0 | 14.0 | 11.0 | 20.0 | 7.0 | 33.0 | 37.0 | 50.0 | 35.0 | NaN | NaN | NaN |
| 16 | 11:40 | 36.0 | 22.0 | 32.0 | 17.0 | 20.0 | 20.0 | 30.0 | 17.0 | 23.0 | 33.0 | 30.0 | 26.0 | 19.0 | 22.0 | 18.0 | 28.0 | NaN | NaN | NaN |
| 17 | 12:00 | NaN | 20.0 | 21.0 | 10.0 | 0.0 | 31.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 17.0 | 16.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 18 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 19 | 01:20 | 24.0 | 47.0 | 37.0 | 27.0 | 47.0 | 0.0 | NaN | 52.0 | 35.0 | NaN | 14.0 | 45.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 20 | 01:40 | 50.0 | 54.0 | 48.0 | 52.0 | 51.0 | 36.0 | 52.0 | 48.0 | 52.0 | 0.0 | 52.0 | 44.0 | NaN | 33.0 | NaN | 52.0 | NaN | NaN | NaN |
| 21 | 02:00 | 9.0 | 41.0 | 9.0 | 12.0 | 10.0 | 60.0 | 21.0 | 19.0 | 14.0 | 39.0 | 12.0 | 31.0 | NaN | 31.0 | NaN | 32.0 | NaN | NaN | NaN |
| 22 | 02:20 | 26.0 | 29.0 | 13.0 | 23.0 | 16.0 | 6.0 | 18.0 | 23.0 | 35.0 | 29.0 | 17.0 | 6.0 | NaN | 9.0 | NaN | 10.0 | NaN | NaN | NaN |
| 23 | 02:40 | 11.0 | 23.0 | 9.0 | 14.0 | 11.0 | 15.0 | 9.0 | 1.0 | 21.0 | 18.0 | 24.0 | 14.0 | NaN | 8.0 | NaN | 12.0 | NaN | NaN | NaN |
| 24 | 03:00 | 10.0 | 13.0 | 8.0 | 9.0 | 0.0 | 7.0 | 12.0 | 3.0 | 19.0 | 31.0 | 17.0 | 16.0 | NaN | 13.0 | NaN | 4.0 | NaN | NaN | NaN |
| 25 | 03:20 | 12.0 | 17.0 | 0.0 | 31.0 | 27.0 | 38.0 | 27.0 | 25.0 | 26.0 | 28.0 | 50.0 | 14.0 | NaN | 27.0 | NaN | 18.0 | NaN | NaN | NaN |
| 26 | 03:40 | 18.0 | 28.0 | 0.0 | 28.0 | 24.0 | 31.0 | 28.0 | 41.0 | 34.0 | 31.0 | 10.0 | 42.0 | NaN | 21.0 | NaN | 31.0 | NaN | NaN | NaN |
| 27 | 04:00 | 11.0 | 15.0 | 0.0 | 27.0 | 17.0 | 30.0 | 50.0 | 29.0 | 29.0 | 52.0 | 27.0 | 14.0 | NaN | 34.0 | NaN | 44.0 | NaN | NaN | NaN |
| 28 | 04:20 | 50.0 | 52.0 | 32.0 | 52.0 | 52.0 | 10.0 | 7.0 | 49.0 | 52.0 | 0.0 | 20.0 | 41.0 | NaN | 9.0 | NaN | 13.0 | NaN | NaN | NaN |
| 29 | 04:40 | 14.0 | 12.0 | 52.0 | 22.0 | 9.0 | 21.0 | 21.0 | 13.0 | 30.0 | 16.0 | 31.0 | 7.0 | NaN | 13.0 | NaN | 17.0 | NaN | NaN | NaN |
| 30 | 05:00 | 20.0 | 20.0 | 0.0 | 34.0 | 30.0 | 10.0 | 19.0 | 12.0 | 52.0 | 34.0 | 14.0 | 27.0 | NaN | 7.0 | NaN | 7.0 | NaN | NaN | NaN |
| 31 | 05:20 | 19.0 | 8.0 | 50.0 | 7.0 | 12.0 | 28.0 | 46.0 | 13.0 | 14.0 | 15.0 | 37.0 | 18.0 | NaN | 22.0 | NaN | 24.0 | NaN | NaN | NaN |
| 32 | 05:40 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 29.0 | 31.0 | 9.0 | 16.0 | 52.0 | 27.0 | 52.0 | 9.0 | 42.0 | NaN | 21.0 | NaN | 11.0 | NaN | NaN | NaN |
| 33 | 06:00 | NaN | 12.0 | 14.0 | 16.0 | 19.0 | 45.0 | 52.0 | 4.0 | 5.0 | 9.0 | 26.0 | NaN | 45.0 | 50.0 | NaN | 52.0 | NaN | NaN | NaN |
| 34 | 06:20 | NaN | 52.0 | NaN | 47.0 | 45.0 | NaN | NaN | 38.0 | 49.0 | 32.0 | 9.0 | NaN | 56.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 35 | 06:40 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
abril.columns
Index(['Hora', 'Primero1', 'Cuarto4', 'Quinto5', 'Sexto6', 'Septimo7',
'Octavo8', 'DiezOcho18', 'DiezNueve19', 'Veinte20', 'VeinteUno21',
'VeinteDos22', 'VeinteCinco25', 'VeinteSeis26', 'VeinteSiete27',
'VeinteOcho28', 'VeinteNueve29', 'Unnamed: 17', 'Unnamed: 18',
'Unnamed: 19'],
dtype='object')
del abril['Unnamed: 17']
del abril['Unnamed: 18']
del abril['Unnamed: 19']
abril['Hora'] = abril['Hora'].fillna(0)
fig1 = px.box(abril, points="all", color="Hora")
fig3 = px.pie(abril,values='Primero1', names='Hora')
fig4 = px.bar(abril, y="Hora", x=abril.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Primero1':'green'})
fig4.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig5 = px.bar(abril, x="Hora", y=abril.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Primero1':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig1.show()
fig3.show()
fig4.show()
fig5.show()
abrilh = abril
abrilh['Hsum'] = abrilh.sum(axis=1)
abrilh[['Hora','Hsum']]
fig6 = px.bar(abrilh, x="Hora", y='Hsum',title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Primero1':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig6.show()
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction.
mayo
| Hora | Segundo2 | Tercero3 | Cuarto4 | Quinto5 | Sexto6 | Nueve9 | Diez10 | Once11 | Doce12 | ... | DiezOcho18 | DiezNueve19 | Veinte20 | VentiTres23 | VentiCuatro24 | VentiCinco25 | VeinteSeis26 | VeinteSiete27 | Treinta30 | TreintaUno31 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 06:20 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | 6.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 1 | 06:40 | 32.0 | 49.0 | 53.0 | 39.0 | 47.0 | 34.0 | 52.0 | 52.0 | 45.0 | ... | 52.0 | 46.0 | 49.0 | 3.0 | 52.0 | 12.0 | 52.0 | 39.0 | NaN | 32.0 |
| 2 | 07:00 | 0.0 | 3.0 | 1.0 | 2.0 | 7.0 | 5.0 | 4.0 | 6.0 | 1.0 | ... | 2.0 | 2.0 | 3.0 | 7.0 | 5.0 | 23.0 | 4.0 | 5.0 | NaN | 0.0 |
| 3 | 07:20 | 10.0 | 24.0 | 28.0 | 15.0 | 10.0 | 7.0 | 10.0 | 14.0 | 12.0 | ... | 10.0 | 9.0 | 5.0 | 4.0 | 30.0 | NaN | 8.0 | 1.0 | NaN | 13.0 |
| 4 | 07:40 | 5.0 | 8.0 | 14.0 | 9.0 | 15.0 | 4.0 | 9.0 | 10.0 | 17.0 | ... | 6.0 | 5.0 | 5.0 | 27.0 | 18.0 | NaN | 15.0 | 16.0 | NaN | 9.0 |
| 5 | 08:00 | 14.0 | 16.0 | 11.0 | 8.0 | 27.0 | 6.0 | 7.0 | 9.0 | 12.0 | ... | 14.0 | 12.0 | 14.0 | 3.0 | 14.0 | NaN | 9.0 | 10.0 | NaN | 9.0 |
| 6 | 08:20 | 6.0 | 25.0 | 0.0 | 4.0 | 0.0 | 3.0 | 0.0 | 14.0 | 3.0 | ... | 9.0 | 4.0 | 41.0 | 25.0 | 7.0 | NaN | 7.0 | 12.0 | NaN | 7.0 |
| 7 | 08:40 | 37.0 | NaN | 5.0 | 37.0 | 0.0 | 43.0 | 0.0 | 32.0 | 45.0 | ... | 31.0 | 47.0 | 34.0 | 6.0 | 52.0 | NaN | 50.0 | 31.0 | NaN | 26.0 |
| 8 | 09:00 | 18.0 | NaN | 29.0 | 48.0 | 18.0 | 16.0 | 24.0 | 17.0 | 24.0 | ... | 52.0 | 32.0 | 27.0 | 24.0 | 28.0 | NaN | 29.0 | 15.0 | NaN | 21.0 |
| 9 | 09:20 | 10.0 | NaN | 6.0 | 24.0 | 0.0 | 21.0 | 53.0 | 14.0 | 12.0 | ... | 9.0 | 18.0 | NaN | 22.0 | 27.0 | NaN | 15.0 | 9.0 | NaN | 9.0 |
| 10 | 09:40 | 17.0 | NaN | 33.0 | 8.0 | 0.0 | 18.0 | 14.0 | 11.0 | 28.0 | ... | 14.0 | 25.0 | NaN | 18.0 | 20.0 | NaN | 19.0 | 19.0 | NaN | 35.0 |
| 11 | 10:00 | 12.0 | NaN | 30.0 | 22.0 | 53.0 | 18.0 | 19.0 | 19.0 | 7.0 | ... | 25.0 | 17.0 | NaN | 14.0 | 18.0 | NaN | 29.0 | 25.0 | NaN | 16.0 |
| 12 | 10:20 | 19.0 | NaN | 7.0 | 15.0 | 53.0 | 13.0 | 28.0 | 12.0 | 13.0 | ... | 22.0 | 20.0 | NaN | 17.0 | 20.0 | 20.0 | 9.0 | 12.0 | NaN | 27.0 |
| 13 | 10:40 | 36.0 | NaN | 41.0 | 37.0 | 29.0 | 20.0 | 23.0 | 50.0 | 36.0 | ... | 7.0 | 32.0 | NaN | 11.0 | 14.0 | 48.0 | 31.0 | 15.0 | NaN | 16.0 |
| 14 | 11:00 | 34.0 | NaN | 37.0 | 43.0 | 59.0 | 24.0 | 8.0 | 42.0 | 35.0 | ... | 9.0 | 29.0 | NaN | 10.0 | 22.0 | 0.0 | 18.0 | 22.0 | NaN | 26.0 |
| 15 | 11:20 | 13.0 | 17.0 | 9.0 | 7.0 | 48.0 | 15.0 | 34.0 | 12.0 | 18.0 | ... | 11.0 | 12.0 | NaN | 25.0 | 32.0 | 3.0 | 17.0 | NaN | NaN | 12.0 |
| 16 | 11:40 | 22.0 | 25.0 | 26.0 | 27.0 | 23.0 | 52.0 | 33.0 | 17.0 | 22.0 | ... | 32.0 | 37.0 | NaN | 26.0 | 18.0 | 20.0 | 31.0 | NaN | NaN | 29.0 |
| 17 | 12:00 | NaN | NaN | NaN | NaN | 37.0 | NaN | 28.0 | NaN | NaN | ... | 43.0 | NaN | NaN | 33.0 | 16.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 18 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 19 | 01:20 | 34.0 | 29.0 | 28.0 | 34.0 | NaN | 37.0 | NaN | 19.0 | 52.0 | ... | 29.0 | 38.0 | 34.0 | 18.0 | NaN | 32.0 | 37.0 | 26.0 | NaN | 36.0 |
| 20 | 01:40 | 39.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 30.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 9.0 | ... | 52.0 | 43.0 | 31.0 | 15.0 | 52.0 | 40.0 | 29.0 | 34.0 | NaN | 48.0 |
| 21 | 02:00 | 32.0 | 24.0 | 19.0 | 30.0 | 25.0 | 33.0 | 11.0 | 9.0 | 51.0 | ... | 14.0 | 19.0 | 15.0 | 12.0 | 23.0 | 15.0 | 17.0 | 28.0 | NaN | 14.0 |
| 22 | 02:20 | 27.0 | 11.0 | 28.0 | 13.0 | 29.0 | 7.0 | 7.0 | 15.0 | 0.0 | ... | 23.0 | 16.0 | 34.0 | 52.0 | 18.0 | 16.0 | 14.0 | 30.0 | NaN | 21.0 |
| 23 | 02:40 | 9.0 | 11.0 | 29.0 | 33.0 | 27.0 | 16.0 | 8.0 | 11.0 | 6.0 | ... | 0.0 | 15.0 | 9.0 | 26.0 | 26.0 | 21.0 | 14.0 | 8.0 | NaN | 14.0 |
| 24 | 03:00 | 23.0 | 9.0 | 12.0 | 6.0 | 7.0 | 13.0 | 3.0 | 18.0 | 33.0 | ... | 0.0 | 14.0 | 16.0 | 37.0 | 14.0 | 7.0 | 13.0 | 7.0 | NaN | 28.0 |
| 25 | 03:20 | 16.0 | 23.0 | 41.0 | 16.0 | 36.0 | 21.0 | 17.0 | 15.0 | 10.0 | ... | 0.0 | 15.0 | 19.0 | 32.0 | 21.0 | 10.0 | 26.0 | 12.0 | NaN | 27.0 |
| 26 | 03:40 | 41.0 | 26.0 | 52.0 | 45.0 | 26.0 | 34.0 | 36.0 | 36.0 | 52.0 | ... | 47.0 | 52.0 | 0.0 | 39.0 | 37.0 | 26.0 | 23.0 | 26.0 | NaN | 28.0 |
| 27 | 04:00 | 12.0 | 21.0 | 18.0 | 9.0 | 29.0 | 15.0 | 52.0 | 12.0 | 9.0 | ... | 36.0 | 29.0 | 0.0 | 16.0 | 43.0 | 30.0 | 14.0 | 29.0 | NaN | 25.0 |
| 28 | 04:20 | 48.0 | 50.0 | 0.0 | 43.0 | 52.0 | 51.0 | 8.0 | 13.0 | 51.0 | ... | 12.0 | 37.0 | 18.0 | 47.0 | 15.0 | 9.0 | 37.0 | 31.0 | NaN | 52.0 |
| 29 | 04:40 | 5.0 | 6.0 | 23.0 | 9.0 | 14.0 | 13.0 | 36.0 | NaN | 17.0 | ... | 40.0 | 16.0 | 2.0 | 32.0 | 6.0 | 38.0 | 38.0 | 19.0 | NaN | 9.0 |
| 30 | 05:00 | 19.0 | 18.0 | 27.0 | 15.0 | 18.0 | 26.0 | 14.0 | NaN | 27.0 | ... | 24.0 | 18.0 | 40.0 | 12.0 | 36.0 | 8.0 | 33.0 | 35.0 | NaN | 18.0 |
| 31 | 05:20 | 17.0 | 22.0 | 11.0 | 13.0 | 21.0 | 18.0 | 29.0 | NaN | 28.0 | ... | 32.0 | 9.0 | 0.0 | 44.0 | 14.0 | 30.0 | 18.0 | 22.0 | NaN | 9.0 |
| 32 | 05:40 | 42.0 | 52.0 | 40.0 | 52.0 | 31.0 | 50.0 | 30.0 | NaN | 45.0 | ... | 17.0 | 52.0 | 0.0 | 12.0 | 52.0 | 7.0 | 43.0 | 30.0 | NaN | 52.0 |
| 33 | 06:00 | 19.0 | 9.0 | 7.0 | 12.0 | 4.0 | 7.0 | 52.0 | NaN | 30.0 | ... | 50.0 | 11.0 | 0.0 | 39.0 | 17.0 | 29.0 | 19.0 | 31.0 | NaN | 17.0 |
| 34 | 06:20 | NaN | 31.0 | 48.0 | 47.0 | 31.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 31.0 | NaN | NaN | 31.0 |
| 35 | 06:40 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
36 rows × 23 columns
mayo.columns
Index(['Hora', 'Segundo2', 'Tercero3', 'Cuarto4', 'Quinto5', 'Sexto6',
'Nueve9', 'Diez10', 'Once11', 'Doce12', 'Trece13', 'DiezSeis16',
'DiezSiete17', 'DiezOcho18', 'DiezNueve19', 'Veinte20', 'VentiTres23',
'VentiCuatro24', 'VentiCinco25', 'VeinteSeis26', 'VeinteSiete27',
'Treinta30', 'TreintaUno31'],
dtype='object')
mayo['Hora'] = mayo['Hora'].fillna(0)
fig1 = px.box(mayo, points="all", color="Hora")
fig3 = px.pie(mayo,values='Segundo2', names='Hora')
fig4 = px.bar(mayo, y="Hora", x=mayo.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Segundo2':'green'})
fig4.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig5 = px.bar(mayo, x="Hora", y=mayo.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Segundo2':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig1.show()
fig3.show()
fig4.show()
fig5.show()
mayoh = mayo
mayoh['Hsum'] = mayoh.sum(axis=1)
mayoh[['Hora','Hsum']]
fig6 = px.bar(mayoh, x="Hora", y='Hsum',title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Primero1':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig6.show()
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction.
junio
| Hora | Primero1 | Segundo2 | Tercero3 | Sexto6 | Septimo7 | Octavo8 | Nueve9 | Diez10 | Trece13 | ... | DiezSiete17 | Veinte20 | VeinteUno21 | VeinteDos22 | VentiTres23 | VentiCuatro24 | VeinteSiete27 | VeinteOcho28 | VeinteNueve29 | Treinta30 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 06:20 | NaN | NaN | NaN | NaN | 22.0 | 30.0 | 21.0 | 22.0 | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 32.0 | NaN | NaN |
| 1 | 06:40 | 47.0 | NaN | NaN | 24.0 | 5.0 | 4.0 | 7.0 | 7.0 | 27.0 | ... | 48.0 | NaN | 45.0 | 50.0 | 48.0 | 48.0 | NaN | 4.0 | NaN | 30.0 |
| 2 | 07:00 | 1.0 | NaN | NaN | 12.0 | 19.0 | 30.0 | 43.0 | 30.0 | 0.0 | ... | 3.0 | NaN | 2.0 | 5.0 | 10.0 | 4.0 | NaN | 10.0 | 35.0 | 4.0 |
| 3 | 07:20 | 9.0 | NaN | NaN | 10.0 | 0.0 | 32.0 | 9.0 | 18.0 | 15.0 | ... | 12.0 | NaN | 7.0 | 17.0 | 8.0 | 10.0 | NaN | 8.0 | 3.0 | 0.0 |
| 4 | 07:40 | 12.0 | NaN | NaN | 8.0 | 12.0 | 20.0 | 12.0 | 8.0 | 9.0 | ... | 9.0 | NaN | 10.0 | 6.0 | 9.0 | 15.0 | NaN | 8.0 | 0.0 | 10.0 |
| 5 | 08:00 | 10.0 | NaN | NaN | 15.0 | 7.0 | 3.0 | 9.0 | 5.0 | 8.0 | ... | 2.0 | NaN | 8.0 | 11.0 | 9.0 | 11.0 | NaN | 4.0 | 26.0 | 14.0 |
| 6 | 08:20 | 12.0 | NaN | NaN | 2.0 | 19.0 | 36.0 | 28.0 | 21.0 | 7.0 | ... | 9.0 | NaN | 3.0 | 10.0 | 5.0 | 6.0 | NaN | 28.0 | 0.0 | 0.0 |
| 7 | 08:40 | 35.0 | NaN | NaN | 10.0 | 9.0 | 12.0 | 14.0 | 13.0 | 30.0 | ... | 26.0 | NaN | 48.0 | 40.0 | 39.0 | 20.0 | NaN | 0.0 | 14.0 | 30.0 |
| 8 | 09:00 | 46.0 | NaN | NaN | 18.0 | 20.0 | 9.0 | 11.0 | 10.0 | 19.0 | ... | 15.0 | NaN | 17.0 | 37.0 | 26.0 | 15.0 | NaN | 27.0 | 30.0 | 14.0 |
| 9 | 09:20 | 15.0 | NaN | NaN | 14.0 | 27.0 | 30.0 | 25.0 | 14.0 | 6.0 | ... | 8.0 | NaN | 12.0 | 19.0 | 13.0 | 10.0 | NaN | 20.0 | 31.0 | 0.0 |
| 10 | 09:40 | 38.0 | NaN | NaN | 30.0 | 21.0 | 16.0 | 13.0 | 9.0 | 15.0 | ... | 12.0 | NaN | 30.0 | 25.0 | 12.0 | 27.0 | NaN | 0.0 | 0.0 | 16.0 |
| 11 | 10:00 | 24.0 | NaN | NaN | 14.0 | 8.0 | 10.0 | 10.0 | 11.0 | 11.0 | ... | 33.0 | NaN | 18.0 | 17.0 | 4.0 | 30.0 | NaN | 18.0 | 27.0 | 20.0 |
| 12 | 10:20 | 11.0 | NaN | NaN | 26.0 | 10.0 | 21.0 | 29.0 | 30.0 | 21.0 | ... | 8.0 | NaN | 13.0 | 16.0 | 19.0 | 22.0 | NaN | 24.0 | 29.0 | 0.0 |
| 13 | 10:40 | 20.0 | NaN | NaN | 0.0 | 15.0 | 23.0 | 11.0 | 12.0 | 25.0 | ... | 19.0 | NaN | 43.0 | 32.0 | 30.0 | 30.0 | NaN | 0.0 | 0.0 | 374.0 |
| 14 | 11:00 | 27.0 | NaN | NaN | 0.0 | 14.0 | 17.0 | 23.0 | 15.0 | 27.0 | ... | 32.0 | NaN | 39.0 | 28.0 | 25.0 | 19.0 | NaN | 26.0 | 0.0 | 17.0 |
| 15 | 11:20 | 19.0 | NaN | NaN | 10.0 | 30.0 | 30.0 | 45.0 | 43.0 | 16.0 | ... | 13.0 | NaN | 10.0 | 12.0 | 14.0 | 20.0 | NaN | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 16 | 11:40 | 33.0 | NaN | NaN | 35.0 | 27.0 | 29.0 | 33.0 | 30.0 | 30.0 | ... | 28.0 | NaN | 27.0 | 14.0 | 30.0 | 24.0 | NaN | 17.0 | 0.0 | 10.0 |
| 17 | 12:00 | NaN | NaN | NaN | NaN | 31.0 | 31.0 | 31.0 | 18.0 | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 39.0 | 0.0 | 31.0 |
| 18 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 19 | 01:20 | 36.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 20 | 01:40 | 52.0 | NaN | NaN | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 29.0 | 36.0 | ... | 23.0 | NaN | 40.0 | 36.0 | 29.0 | 27.0 | NaN | 32.0 | 35.0 | 10.0 |
| 21 | 02:00 | 18.0 | NaN | NaN | 28.0 | 30.0 | 52.0 | 28.0 | 47.0 | 21.0 | ... | 50.0 | NaN | 52.0 | 50.0 | 52.0 | 52.0 | NaN | 39.0 | 47.0 | 51.0 |
| 22 | 02:20 | 25.0 | NaN | NaN | 23.0 | 13.0 | 13.0 | 11.0 | 8.0 | 32.0 | ... | 7.0 | NaN | 14.0 | 12.0 | 17.0 | 17.0 | NaN | 30.0 | 0.0 | 0.0 |
| 23 | 02:40 | 8.0 | NaN | NaN | 0.0 | 15.0 | 16.0 | 16.0 | 15.0 | 19.0 | ... | 24.0 | NaN | 25.0 | 17.0 | 25.0 | 29.0 | NaN | 18.0 | 34.0 | 0.0 |
| 24 | 03:00 | 12.0 | NaN | NaN | 0.0 | 19.0 | 12.0 | 8.0 | 13.0 | 18.0 | ... | 7.0 | NaN | 19.0 | 20.0 | 28.0 | 17.0 | NaN | 0.0 | 36.0 | 23.0 |
| 25 | 03:20 | 21.0 | NaN | NaN | 21.0 | 28.0 | 17.0 | 23.0 | 22.0 | 23.0 | ... | 21.0 | NaN | 14.0 | 19.0 | 19.0 | 23.0 | NaN | 30.0 | 0.0 | 16.0 |
| 26 | 03:40 | 31.0 | NaN | NaN | 31.0 | 52.0 | 47.0 | 45.0 | 27.0 | 26.0 | ... | 60.0 | NaN | 19.0 | 8.0 | 25.0 | 24.0 | NaN | 0.0 | 33.0 | 0.0 |
| 27 | 04:00 | 30.0 | NaN | NaN | 15.0 | 44.0 | 34.0 | 50.0 | 26.0 | 37.0 | ... | 16.0 | NaN | 31.0 | 48.0 | 26.0 | 27.0 | NaN | 33.0 | 24.0 | 28.0 |
| 28 | 04:20 | 47.0 | NaN | NaN | 38.0 | 16.0 | 19.0 | 11.0 | 9.0 | 17.0 | ... | 21.0 | NaN | 12.0 | 12.0 | 20.0 | 13.0 | NaN | 0.0 | 0.0 | 31.0 |
| 29 | 04:40 | NaN | NaN | NaN | 0.0 | 42.0 | 39.0 | 23.0 | 27.0 | 46.0 | ... | 14.0 | NaN | 49.0 | 33.0 | 25.0 | 36.0 | NaN | 13.0 | 20.0 | 0.0 |
| 30 | 05:00 | NaN | NaN | NaN | 0.0 | 16.0 | 31.0 | 12.0 | 6.0 | 14.0 | ... | 16.0 | NaN | 12.0 | 16.0 | 19.0 | 18.0 | NaN | 29.0 | 28.0 | 15.0 |
| 31 | 05:20 | NaN | NaN | NaN | 28.0 | 35.0 | 45.0 | 49.0 | 20.0 | 32.0 | ... | 10.0 | NaN | 36.0 | 42.0 | 24.0 | 29.0 | NaN | 19.0 | 0.0 | 27.0 |
| 32 | 05:40 | NaN | NaN | NaN | 52.0 | 33.0 | 26.0 | 21.0 | 17.0 | 13.0 | ... | 48.0 | NaN | 14.0 | 12.0 | 29.0 | 9.0 | NaN | 20.0 | 14.0 | 2.0 |
| 33 | 06:00 | NaN | NaN | NaN | 8.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | NaN | 33.0 | ... | 14.0 | NaN | 47.0 | 29.0 | 35.0 | 27.0 | NaN | NaN | 40.0 | 21.0 |
| 34 | 06:20 | NaN | NaN | NaN | 30.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | 34.0 | NaN | NaN | 8.0 | 52.0 | 8.0 | NaN | NaN | NaN | 10.0 |
| 35 | 06:40 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | 30.0 | 50.0 | 39.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
36 rows × 23 columns
junio.columns
Index(['Hora', 'Primero1', 'Segundo2', 'Tercero3', 'Sexto6', 'Septimo7',
'Octavo8', 'Nueve9', 'Diez10', 'Trece13', 'Catorce14', 'Quince15',
'DiezSeis16', 'DiezSiete17', 'Veinte20', 'VeinteUno21', 'VeinteDos22',
'VentiTres23', 'VentiCuatro24', 'VeinteSiete27', 'VeinteOcho28',
'VeinteNueve29', 'Treinta30'],
dtype='object')
junio['Hora'] = junio['Hora'].fillna(0)
fig1 = px.box(junio, points="all", color="Hora")
fig3 = px.pie(junio, names='Hora')
fig4 = px.bar(junio, y="Hora", x=junio.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Segundo2':'green'})
fig4.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig5 = px.bar(junio, x="Hora", y=junio.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Segundo2':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig1.show()
fig3.show()
fig4.show()
fig5.show()
junioh = junio
junioh['Hsum'] = junioh.sum(axis=1)
junioh[['Hora','Hsum']]
fig6 = px.bar(junioh, x="Hora", y='Hsum',title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Primero1':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig6.show()
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction.
agosto
| Hora | Primero1 | Segundo2 | Tercero3 | Cuarto4 | Quinto5 | Octavo8 | Nueve9 | Diez10 | Once11 | ... | DiezOcho18 | DiezNueve19 | VeinteDos22 | VentiTres23 | VentiCuatro24 | VentiCinco25 | VeinteSeis26 | VeinteNueve29 | Treinta30 | TreintaUno31 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 06:20 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | 50.0 | 49.0 | NaN | 41.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 1 | 06:40 | 29.0 | 50.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 29.0 | 50.0 | 52.0 | 52.0 | ... | 9.0 | 26.0 | 52.0 | 12.0 | 8.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 2 | 07:00 | 17.0 | 2.0 | 0.0 | 3.0 | 3.0 | 17.0 | 2.0 | 0.0 | 3.0 | ... | 15.0 | 9.0 | 22.0 | 32.0 | 17.0 | 20.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 3 | 07:20 | 5.0 | 6.0 | 7.0 | 15.0 | 4.0 | 5.0 | 6.0 | 7.0 | 15.0 | ... | 22.0 | 60.0 | 14.0 | 9.0 | 12.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 4 | 07:40 | 6.0 | 7.0 | 23.0 | 12.0 | 16.0 | 6.0 | 7.0 | 23.0 | 12.0 | ... | 12.0 | 18.0 | 8.0 | 20.0 | 13.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 5 | 08:00 | 12.0 | 0.0 | 17.0 | 0.0 | 15.0 | 12.0 | 0.0 | 17.0 | 0.0 | ... | 4.0 | 6.0 | 6.0 | 5.0 | 18.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 6 | 08:20 | 9.0 | 0.0 | 4.0 | 31.0 | 9.0 | 9.0 | 0.0 | 4.0 | 31.0 | ... | 31.0 | 0.0 | 4.0 | 46.0 | 26.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 7 | 08:40 | 23.0 | 52.0 | 52.0 | 14.0 | 10.0 | 23.0 | 52.0 | 52.0 | 14.0 | ... | 16.0 | 50.0 | 51.0 | 41.0 | 11.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 8 | 09:00 | 18.0 | 0.0 | 30.0 | 0.0 | 33.0 | 18.0 | 0.0 | 30.0 | 0.0 | ... | 22.0 | 0.0 | 24.0 | 0.0 | 10.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 9 | 09:20 | 7.0 | 18.0 | 14.0 | 10.0 | 0.0 | 7.0 | 8.0 | 14.0 | 10.0 | ... | 40.0 | 19.0 | 18.0 | 38.0 | 52.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 10 | 09:40 | 23.0 | 48.0 | 30.0 | 47.0 | 0.0 | 23.0 | 48.0 | 30.0 | 47.0 | ... | 16.0 | 30.0 | 32.0 | 47.0 | 30.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 11 | 10:00 | 15.0 | 23.0 | 26.0 | 28.0 | 30.0 | 15.0 | 23.0 | 26.0 | 28.0 | ... | 12.0 | 36.0 | 17.0 | 30.0 | 27.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 12 | 10:20 | 43.0 | 19.0 | 31.0 | 20.0 | 19.0 | 43.0 | 19.0 | 31.0 | 20.0 | ... | 30.0 | 10.0 | 15.0 | 8.0 | 29.0 | 0.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 13 | 10:40 | 36.0 | 31.0 | 48.0 | 38.0 | 52.0 | 30.0 | 31.0 | 48.0 | 38.0 | ... | 18.0 | 0.0 | 32.0 | 38.0 | 24.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 14 | 11:00 | 26.0 | 0.0 | 36.0 | 13.0 | 30.0 | 26.0 | 0.0 | 36.0 | 13.0 | ... | 25.0 | 30.0 | 45.0 | 0.0 | 12.0 | 40.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 15 | 11:20 | 17.0 | 34.0 | 14.0 | 10.0 | 17.0 | 17.0 | 34.0 | 14.0 | 10.0 | ... | 45.0 | 36.0 | 8.0 | 38.0 | 43.0 | 18.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 16 | 11:40 | 50.0 | 31.0 | 37.0 | 30.0 | NaN | 50.0 | 31.0 | 37.0 | 30.0 | ... | 34.0 | 21.0 | 36.0 | 30.0 | 30.0 | 48.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 17 | 12:00 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | 33.0 | 30.0 | NaN | NaN | 39.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 18 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 19 | 01:20 | 28.0 | 52.0 | NaN | 41.0 | 39.0 | 28.0 | 52.0 | NaN | 41.0 | ... | NaN | NaN | 38.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 20 | 01:40 | 50.0 | 52.0 | 47.0 | 52.0 | 52.0 | 50.0 | 52.0 | 47.0 | 52.0 | ... | 52.0 | 47.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 21 | 02:00 | 18.0 | 23.0 | 52.0 | 28.0 | 24.0 | 18.0 | 23.0 | 52.0 | 28.0 | ... | 50.0 | 39.0 | 18.0 | 8.0 | 20.0 | 20.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 22 | 02:20 | 29.0 | 48.0 | 13.0 | 31.0 | 23.0 | 29.0 | 48.0 | 13.0 | 31.0 | ... | 20.0 | 22.0 | 18.0 | 29.0 | 31.0 | 31.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 23 | 02:40 | 24.0 | 10.0 | 7.0 | 18.0 | 24.0 | 24.0 | 10.0 | 7.0 | 18.0 | ... | 30.0 | 19.0 | 26.0 | 32.0 | 20.0 | 37.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 24 | 03:00 | 33.0 | 31.0 | 14.0 | 0.0 | 8.0 | 33.0 | 31.0 | 14.0 | 0.0 | ... | 14.0 | 12.0 | 17.0 | 27.0 | 0.0 | 28.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 25 | 03:20 | 30.0 | 30.0 | 26.0 | 18.0 | 0.0 | 30.0 | 30.0 | 26.0 | 18.0 | ... | 147.0 | 21.0 | 21.0 | 16.0 | 47.0 | 23.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 26 | 03:40 | 31.0 | 31.0 | 17.0 | 32.0 | 35.0 | 31.0 | 31.0 | 17.0 | 32.0 | ... | 37.0 | 29.0 | 33.0 | 30.0 | 32.0 | 28.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 27 | 04:00 | 22.0 | 30.0 | 0.0 | 0.0 | 52.0 | 22.0 | 30.0 | 0.0 | 30.0 | ... | 50.0 | 52.0 | 20.0 | 14.0 | 38.0 | 37.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 28 | 04:20 | 40.0 | 45.0 | 18.0 | 30.0 | 31.0 | 40.0 | 45.0 | 18.0 | 27.0 | ... | 29.0 | 28.0 | 50.0 | 50.0 | 50.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 29 | 04:40 | 22.0 | 24.0 | 41.0 | 27.0 | 35.0 | 22.0 | 24.0 | 41.0 | 0.0 | ... | 48.0 | 21.0 | 23.0 | 30.0 | 17.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 30 | 05:00 | 26.0 | 21.0 | 8.0 | 0.0 | 0.0 | 26.0 | 21.0 | 8.0 | 0.0 | ... | 10.0 | 22.0 | 30.0 | 52.0 | 49.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 31 | 05:20 | 14.0 | 14.0 | 20.0 | 0.0 | 6.0 | 14.0 | 14.0 | 20.0 | 14.0 | ... | 29.0 | 25.0 | 29.0 | 30.0 | 18.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 32 | 05:40 | 52.0 | 49.0 | 14.0 | 14.0 | 52.0 | 52.0 | 49.0 | 14.0 | 46.0 | ... | 22.0 | 7.0 | 52.0 | 52.0 | 50.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 33 | 06:00 | 12.0 | 23.0 | 52.0 | 46.0 | NaN | 12.0 | 23.0 | 52.0 | 20.0 | ... | NaN | 52.0 | 20.0 | 22.0 | 19.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 34 | 06:20 | 30.0 | 48.0 | NaN | 20.0 | NaN | 30.0 | 48.0 | NaN | 48.0 | ... | NaN | NaN | 52.0 | 38.0 | 41.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 35 | 06:40 | NaN | NaN | NaN | 48.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
36 rows × 24 columns
agosto.columns
Index(['Hora', 'Primero1', 'Segundo2', 'Tercero3', 'Cuarto4', 'Quinto5',
'Octavo8', 'Nueve9', 'Diez10', 'Once11', 'Doce12', 'Quince15',
'DiezSeis16', 'DiezSiete17', 'DiezOcho18', 'DiezNueve19', 'VeinteDos22',
'VentiTres23', 'VentiCuatro24', 'VentiCinco25', 'VeinteSeis26',
'VeinteNueve29', 'Treinta30', 'TreintaUno31'],
dtype='object')
agosto['Hora'] = agosto['Hora'].fillna(0)
fig1 = px.box(agosto, points="all", color="Hora")
fig3 = px.pie(agosto,values='Segundo2', names='Hora')
fig4 = px.bar(agosto, y="Hora", x=agosto.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Segundo2':'green'})
fig4.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig5 = px.bar(agosto, x="Hora", y=agosto.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Segundo2':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig1.show()
fig3.show()
fig4.show()
fig5.show()
agostoh = agosto
agostoh['Hsum'] = agostoh.sum(axis=1)
agostoh[['Hora','Hsum']]
fig6 = px.bar(agostoh, x="Hora", y='Hsum',title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Primero1':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig6.show()
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction.
septiembre
| Hora | Primero1 | Segundo2 | Quinto5 | Sexto6 | Septimo7 | Octavo8 | Nueve9 | 12.0 | Trece13 | ... | VeinteSiete27 | VeinteOcho28 | VeinteNueve29 | Treinta30 | Unnamed: 23 | Unnamed: 24 | Unnamed: 25 | Unnamed: 26 | Unnamed: 27 | Unnamed: 28 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 06:20 | NaN | 41.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | 38.0 | NaN | 40.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 1 | 06:40 | NaN | 14.0 | 48.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 9.0 | 39.0 | 6.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 2 | 07:00 | NaN | 20.0 | 7.0 | 3.0 | 3.0 | 36.0 | 33.0 | 4.0 | 32.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 3 | 07:20 | NaN | 13.0 | 26.0 | 12.0 | 12.0 | 15.0 | 28.0 | 17.0 | 15.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 4 | 07:40 | NaN | 10.0 | 8.0 | 28.0 | 30.0 | 10.0 | 11.0 | 7.0 | 30.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 5 | 08:00 | NaN | 7.0 | 13.0 | 17.0 | 28.0 | 9.0 | 4.0 | 21.0 | 9.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 6 | 08:20 | NaN | 24.0 | 7.0 | 12.0 | 7.0 | 39.0 | 26.0 | 52.0 | 28.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 7 | 08:40 | NaN | 30.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 27.0 | 19.0 | 50.0 | 17.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 8 | 09:00 | NaN | 35.0 | 31.0 | 52.0 | 38.0 | 18.0 | 17.0 | 27.0 | 28.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 9 | 09:20 | NaN | 42.0 | 24.0 | 28.0 | 26.0 | 21.0 | 36.0 | 20.0 | 45.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 10 | 09:40 | NaN | 27.0 | 22.0 | 51.0 | 19.0 | 16.0 | 49.0 | 36.0 | 30.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 11 | 10:00 | NaN | 0.0 | 14.0 | 32.0 | 26.0 | 9.0 | 52.0 | 20.0 | 40.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 12 | 10:20 | NaN | 28.0 | 19.0 | 17.0 | 12.0 | 30.0 | 30.0 | 23.0 | 25.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 13 | 10:40 | NaN | 27.0 | 16.0 | 46.0 | 31.0 | 20.0 | 0.0 | 39.0 | 52.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | * | NaN | NaN | 4.0 |
| 14 | 11:00 | NaN | 43.0 | 25.0 | 41.0 | 41.0 | 7.0 | 52.0 | 42.0 | 27.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 30.0 |
| 15 | 11:20 | NaN | 52.0 | 18.0 | 48.0 | 38.0 | 30.0 | 0.0 | 17.0 | 19.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 16 | 11:40 | NaN | 28.0 | 24.0 | 35.0 | 43.0 | 33.0 | 47.0 | 30.0 | 53.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 31.0 |
| 17 | 12:00 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 34.0 | NaN | NaN | 30.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 31.0 |
| 18 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 28.0 |
| 19 | 01:20 | NaN | NaN | 50.0 | 52.0 | 41.0 | NaN | 38.0 | 36.0 | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 28.0 |
| 20 | 01:40 | 52.0 | NaN | 52.0 | 50.0 | 50.0 | 50.0 | 50.0 | 52.0 | 52.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | 152.0 |
| 21 | 02:00 | 52.0 | NaN | 24.0 | 30.0 | 17.0 | 31.0 | 30.0 | 30.0 | 50.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 22 | 02:20 | 0.0 | NaN | 27.0 | 27.0 | 23.0 | 21.0 | 27.0 | 31.0 | 23.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 23 | 02:40 | 0.0 | NaN | 9.0 | 10.0 | 22.0 | 37.0 | 10.0 | 4.0 | 17.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 24 | 03:00 | 0.0 | NaN | 21.0 | 16.0 | 20.0 | 12.0 | 0.0 | 18.0 | 28.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 25 | 03:20 | 16.0 | NaN | 39.0 | 20.0 | 42.0 | 27.0 | 1.0 | 28.0 | 24.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 26 | 03:40 | 50.0 | 30.0 | 48.0 | 50.0 | 50.0 | 38.0 | 38.0 | 52.0 | 30.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 27 | 04:00 | 42.0 | 52.0 | 24.0 | 33.0 | 33.0 | 52.0 | 13.0 | 24.0 | 12.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 28 | 04:20 | 52.0 | 7.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 23.0 | 50.0 | 52.0 | 52.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 29 | 04:40 | 23.0 | 32.0 | 24.0 | 20.0 | 40.0 | 39.0 | 0.0 | 18.0 | 20.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 30 | 05:00 | 30.0 | NaN | 34.0 | 52.0 | 20.0 | 31.0 | 14.0 | 24.0 | 39.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 31 | 05:20 | 16.0 | NaN | 39.0 | 31.0 | 0.0 | 36.0 | 52.0 | 52.0 | 28.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 32 | 05:40 | 52.0 | NaN | 50.0 | 43.0 | 33.0 | 29.0 | 8.0 | 52.0 | 52.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 33 | 06:00 | 48.0 | NaN | 17.0 | 14.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 30.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 34 | 06:20 | 52.0 | NaN | 52.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | 28.0 | 52.0 | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 35 | 06:40 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | ... | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
36 rows × 29 columns
septiembre.columns
Index([ 'Hora', 'Primero1', 'Segundo2', 'Quinto5',
'Sexto6', 'Septimo7', 'Octavo8', 'Nueve9',
12.0, 'Trece13', 'Catorce14', 'Quince15',
'DiezSeis16', 'DiezNueve19', 'Veinte20', 'VeinteUno21',
'VeinteDos22', 'VeinteTres23', 'VeinteSeis26', 'VeinteSiete27',
'VeinteOcho28', 'VeinteNueve29', 'Treinta30', 'Unnamed: 23',
'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27',
'Unnamed: 28'],
dtype='object')
del septiembre['Unnamed: 23']
del septiembre['Unnamed: 24']
del septiembre['Unnamed: 25']
del septiembre['Unnamed: 26']
del septiembre['Unnamed: 27']
del septiembre['Unnamed: 28']
del septiembre['VeinteTres23']
del septiembre['VeinteSeis26']
del septiembre['VeinteSiete27']
del septiembre['VeinteOcho28']
del septiembre['VeinteNueve29']
del septiembre['Treinta30']
del septiembre['Primero1']
septiembre.drop([35, 18])
| Hora | Segundo2 | Quinto5 | Sexto6 | Septimo7 | Octavo8 | Nueve9 | 12.0 | Trece13 | Catorce14 | Quince15 | DiezSeis16 | DiezNueve19 | Veinte20 | VeinteUno21 | VeinteDos22 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 06:20 | 41.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | 38.0 | NaN | 40.0 | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN | NaN |
| 1 | 06:40 | 14.0 | 48.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 9.0 | 39.0 | 6.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 27.0 | 30.0 | 28.0 | 21.0 |
| 2 | 07:00 | 20.0 | 7.0 | 3.0 | 3.0 | 36.0 | 33.0 | 4.0 | 32.0 | 9.0 | 1.0 | 0.0 | 69.0 | 7.0 | 6.0 | 3.0 |
| 3 | 07:20 | 13.0 | 26.0 | 12.0 | 12.0 | 15.0 | 28.0 | 17.0 | 15.0 | 7.0 | 9.0 | 5.0 | 11.0 | 18.0 | 9.0 | 6.0 |
| 4 | 07:40 | 10.0 | 8.0 | 28.0 | 30.0 | 10.0 | 11.0 | 7.0 | 30.0 | 14.0 | 16.0 | 12.0 | 12.0 | 15.0 | 13.0 | 4.0 |
| 5 | 08:00 | 7.0 | 13.0 | 17.0 | 28.0 | 9.0 | 4.0 | 21.0 | 9.0 | 24.0 | 29.0 | 12.0 | 7.0 | 0.0 | 12.0 | 6.0 |
| 6 | 08:20 | 24.0 | 7.0 | 12.0 | 7.0 | 39.0 | 26.0 | 52.0 | 28.0 | 11.0 | 12.0 | 4.0 | 10.0 | 0.0 | 9.0 | 1.0 |
| 7 | 08:40 | 30.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 27.0 | 19.0 | 50.0 | 17.0 | 45.0 | 52.0 | 52.0 | 5.0 | 30.0 | 29.0 | 29.0 |
| 8 | 09:00 | 35.0 | 31.0 | 52.0 | 38.0 | 18.0 | 17.0 | 27.0 | 28.0 | 12.0 | 46.0 | 20.0 | 38.0 | 29.0 | 17.0 | 8.0 |
| 9 | 09:20 | 42.0 | 24.0 | 28.0 | 26.0 | 21.0 | 36.0 | 20.0 | 45.0 | 37.0 | 18.0 | 11.0 | 15.0 | 0.0 | 10.0 | 0.0 |
| 10 | 09:40 | 27.0 | 22.0 | 51.0 | 19.0 | 16.0 | 49.0 | 36.0 | 30.0 | 22.0 | 37.0 | 36.0 | 19.0 | 30.0 | 0.0 | 0.0 |
| 11 | 10:00 | 0.0 | 14.0 | 32.0 | 26.0 | 9.0 | 52.0 | 20.0 | 40.0 | 19.0 | 31.0 | 35.0 | 28.0 | 31.0 | 15.0 | 0.0 |
| 12 | 10:20 | 28.0 | 19.0 | 17.0 | 12.0 | 30.0 | 30.0 | 23.0 | 25.0 | 15.0 | 21.0 | 3.0 | 12.0 | 30.0 | 9.0 | 20.0 |
| 13 | 10:40 | 27.0 | 16.0 | 46.0 | 31.0 | 20.0 | 0.0 | 39.0 | 52.0 | 0.0 | 30.0 | 39.0 | 19.0 | 17.0 | 31.0 | 0.0 |
| 14 | 11:00 | 43.0 | 25.0 | 41.0 | 41.0 | 7.0 | 52.0 | 42.0 | 27.0 | 14.0 | 38.0 | 52.0 | 37.0 | 32.0 | 30.0 | 24.0 |
| 15 | 11:20 | 52.0 | 18.0 | 48.0 | 38.0 | 30.0 | 0.0 | 17.0 | 19.0 | 39.0 | 6.0 | 9.0 | 20.0 | 38.0 | 29.0 | 17.0 |
| 16 | 11:40 | 28.0 | 24.0 | 35.0 | 43.0 | 33.0 | 47.0 | 30.0 | 53.0 | 20.0 | 15.0 | 18.0 | 26.0 | 32.0 | 27.0 | 29.0 |
| 17 | 12:00 | NaN | NaN | NaN | NaN | 34.0 | NaN | NaN | 30.0 | 36.0 | NaN | NaN | NaN | 27.0 | NaN | 17.0 |
| 19 | 01:20 | NaN | 50.0 | 52.0 | 41.0 | NaN | 38.0 | 36.0 | NaN | NaN | 34.0 | 44.0 | 30.0 | 3.0 | 48.0 | 0.0 |
| 20 | 01:40 | NaN | 52.0 | 50.0 | 50.0 | 50.0 | 50.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 50.0 | 47.0 | 36.0 | 50.0 | 0.0 |
| 21 | 02:00 | NaN | 24.0 | 30.0 | 17.0 | 31.0 | 30.0 | 30.0 | 50.0 | 30.0 | 21.0 | 15.0 | 35.0 | 32.0 | 2.0 | 0.0 |
| 22 | 02:20 | NaN | 27.0 | 27.0 | 23.0 | 21.0 | 27.0 | 31.0 | 23.0 | 18.0 | 19.0 | 27.0 | 48.0 | 16.0 | 0.0 | 30.0 |
| 23 | 02:40 | NaN | 9.0 | 10.0 | 22.0 | 37.0 | 10.0 | 4.0 | 17.0 | 22.0 | 10.0 | 38.0 | 32.0 | 24.0 | 40.0 | NaN |
| 24 | 03:00 | NaN | 21.0 | 16.0 | 20.0 | 12.0 | 0.0 | 18.0 | 28.0 | 20.0 | 37.0 | 41.0 | 16.0 | 13.0 | 22.0 | NaN |
| 25 | 03:20 | NaN | 39.0 | 20.0 | 42.0 | 27.0 | 1.0 | 28.0 | 24.0 | 29.0 | 27.0 | 28.0 | 30.0 | 16.0 | 0.0 | NaN |
| 26 | 03:40 | 30.0 | 48.0 | 50.0 | 50.0 | 38.0 | 38.0 | 52.0 | 30.0 | 36.0 | 30.0 | 21.0 | 41.0 | 28.0 | 52.0 | NaN |
| 27 | 04:00 | 52.0 | 24.0 | 33.0 | 33.0 | 52.0 | 13.0 | 24.0 | 12.0 | 52.0 | 24.0 | 8.0 | 20.0 | 32.0 | 0.0 | NaN |
| 28 | 04:20 | 7.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 23.0 | 50.0 | 52.0 | 52.0 | 14.0 | 52.0 | 43.0 | 50.0 | 9.0 | 35.0 | NaN |
| 29 | 04:40 | 32.0 | 24.0 | 20.0 | 40.0 | 39.0 | 0.0 | 18.0 | 20.0 | 24.0 | 29.0 | 0.0 | 9.0 | 33.0 | 0.0 | NaN |
| 30 | 05:00 | NaN | 34.0 | 52.0 | 20.0 | 31.0 | 14.0 | 24.0 | 39.0 | 10.0 | 47.0 | 10.0 | 18.0 | 28.0 | 0.0 | NaN |
| 31 | 05:20 | NaN | 39.0 | 31.0 | 0.0 | 36.0 | 52.0 | 52.0 | 28.0 | 33.0 | 29.0 | 33.0 | 34.0 | 48.0 | 0.0 | NaN |
| 32 | 05:40 | NaN | 50.0 | 43.0 | 33.0 | 29.0 | 8.0 | 52.0 | 52.0 | 28.0 | 52.0 | 20.0 | 52.0 | 32.0 | 0.0 | NaN |
| 33 | 06:00 | NaN | 17.0 | 14.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 52.0 | 30.0 | 52.0 | 26.0 | 52.0 | 20.0 | 47.0 | 52.0 | 46.0 |
| 34 | 06:20 | NaN | 52.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | 28.0 | 52.0 | NaN | NaN | NaN | 43.0 | NaN | NaN | NaN |
septiembre.columns
Index([ 'Hora', 'Segundo2', 'Quinto5', 'Sexto6',
'Septimo7', 'Octavo8', 'Nueve9', 12.0,
'Trece13', 'Catorce14', 'Quince15', 'DiezSeis16',
'DiezNueve19', 'Veinte20', 'VeinteUno21', 'VeinteDos22'],
dtype='object')
septiembre['Hora'] = septiembre['Hora'].fillna(0)
septiembre.columns.fillna(0)
fig1 = px.box(septiembre, points="all", color="Hora")
fig3 = px.pie(septiembre,values="Segundo2", names='Hora')
#fig4 = px.bar(septiembre, x="Hora",y=septiembre.values,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Primero1':'green'})
#fig4.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
#fig5 = px.bar(septiembre, x="Hora", y=septiembre.columns,title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Segundo2':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig1.show()
fig3.show()
septiembreh = septiembre
septiembreh['Hsum'] = septiembreh.sum(axis=1)
septiembreh[['Hora','Hsum']]
fig6 = px.bar(septiembreh, x="Hora", y='Hsum',title="Horas de ruta",text_auto= True,color_discrete_map={'Primero1':'green'})
#fig.update_yaxes(type='category', categoryorder= 'total ascending')
fig6.show()
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction.
%%shell
jupyter nbconvert --to html /EDA-Rutas.ipynb